Специалисты ФИЦ «Институт катализа СО РАН» при поддержке Российского научного фонда разработали на основе машинного обучения инструментарий для предсказания катионной структуры цеолитов фожазитного типа — востребованных в химической и нефтяной промышленности материалов. Возможность предсказывать положение катионов позволяет создавать эффективные материалы с заданными свойствами.
Графическая аннотация к опубликованной работе со структурой цеолита. Источник изображения: ИК СО РАН
Цеолиты типов X и Y, имеющие структуру минерала фожазита, — это синтетические алюмосиликаты с тетраэдрическим каркасом и развитой системой пор. Цеолиты X используют для разделения газовых смесей, например, в производстве медицинского кислорода и получении чистого водорода, а цеолиты Y — в составе катализаторов нефтяного крекинга.
В таких цеолитах содержатся катионы, которые компенсируют отрицательный заряд каркаса. Их местоположение определяет адсорбционные свойства материала — насколько селективно он может поглощать те или иные примеси. Зная распределение катионов, можно оптимизировать химический состав цеолитов под конкретную задачу газоразделения.
Ученые Института катализа СО РАН взялись за создание системы, которая могла бы предсказывать катионное строение цеолитов типа X. Сначала они создали алгоритм взаимодействия катионов с каркасом цеолита, который позволил рассчитать с помощью методов молекулярного моделирования размещение катионов в 4000 цеолитов различного состава. Результаты этих исследований легли в основу модели машинного обучения, которая практически мгновенно предсказывает распределение катионов. Ее точность проверили на опубликованных экспериментальных данных о более чем 100 структурах цеолитов.
«Исследование структуры цеолитов — это ключ к пониманию того, как можно управлять их адсорбционными свойствами. Нам удалось разработать суррогатную модель, позволяющую практически мгновенно предсказывать распределение катионов в цеолитах со структурой фожазита (FAU) на основе их химического состава. Такая модель позволяет проводить широкомасштабные скрининги для поиска перспективных сорбентов для задач газоразделения», — рассказывает ведущий научный сотрудник Отдела материаловедения и функциональных материалов ИК СО РАН, к.ф.-м.н. Иван Гренев. Инструмент находится в открытом доступе для всех желающих.
В рамках гранта РНФ специалисты института разрабатывают подход многоуровневого скрининга сорбентов для процессов газоразделения. Следующий этап — предсказание адсорбционных свойств материалов, в том числе в динамических системах.
Источник информации и изображения: ФИЦ «Институт катализа СО РАН»
